非静的環境における確率的アプローチによる変化検出と自己位置推定  [in Japanese] Probabilistic Localization with Detection of Changes in Non-stationary Environments  [in Japanese]

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Abstract

本論文では, 物体配置が変化し得る非静的な環境において, 移動ロボットが, 自己位置の確率密度分布を更新することで, 自己位置推定を行う新しい手法を提案する.ロボットは, 環境モデル(地図)と二次元のレンジファインダとを用いるものとする.環境内の物体配置が変化したり, センサの性能が低い場合, ロボットが自己位置推定を行うことができない地点が多数存在するようになる.この問題に対し, 静的な環境における確率密度分布を用いる代表的な手法であるMCL法, 及びエラーリカバリ法の一つであるSRLを改良することで, 非静的な環境における, エラーリカバリ可能なロバストな手法を設計する.計算機シミュレーションにより, 提案方法を多数の環境と変化のもとでテストした.その結果, 提案法はSRL法よりも高性能であることが確認され, 変化割合(Rate Of Changes : ROC)の高い環境におけるロバスト性が示された.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems Pt. 2

    The IEICE transactions on information and systems Pt. 2 88(5), 854-863, 2005-05

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Cited by:  5

Keywords

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003203235
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11340957
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09151923
  • NDL Article ID
    7352297
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-1853
  • Data Source
    CJPref  NDL  NII-ELS 
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